更新接口 "macro_china_bdti_index" # 原油运输指数 原油运输指数 接口: macro_china_bdti_index 目标地址: https://data.eastmoney.com.../cjsj/hyzs_list_EMI00107668.html 描述: 原油运输指数数据, 数据区间从 20011227-至今 限量: 单次返回所有历史数据 输入参数 名称 类型 描述 - - -...akshare as ak macro_china_bdti_index_df = ak.macro_china_bdti_index() print(macro_china_bdti_index_df) 数据示例
2014到2020年石油加工产品产量数据处理分析 一、任务描述 石油是工业的命脉。...本课题的目标是用python编程，抓取有关网站的数据，并将获取数据保存到csv文件和excel文件中，然后使用python对数据进行清洗及处理，利用python可视化，结合数据处理与分析，获得数据的统计分析结果...图1 2014-2020年中国原油加工产量信息 **二、**数据获取与清洗 1、数据描述 数据来源：2020年中国原油加工产业现状分析、2019年中国原油加工量产量及格局分析（当前网络上暂无2020年数据...第二步：分析网页内容并提取有用数据 第三步：将获得的数据写入Excel文件。...五、数据处理与分析结果分析 综合以上分析，自2014-2020年各种油产量数据可以看出： （1）各种加工油产量中柴油稳居第一，润滑基础油产量最低，表明我国在柴油方面需求较大，汽油相对较少，润滑基础油需求不高
为满足管理层提出的要求：对新炼油厂选址问题进行分析，需要收集大量的数据，有些数据需要通过大量的数据挖掘才能得到。 管理层希望所有炼油厂都能满负荷运转。...因此，需要确定这种条件下每个炼油厂每年所需要的原油数量是多少，各个炼油厂每年原油需求量的数据如下图所示： ? 上图显示了每个油田每年的石油产量。预计在未来几年中，这些数字保持不变。...接下来，对石油产品的运输成本做分析与上述过程类似，得到结果如下图: ?...那么接下来就会更加全面的考虑这些因素，对扩大产能的能力进行分析。...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。
数据的价值 数据的概念很大，数据本身有不同的载体，可以是文本、可以是表格、可以是音频、也可以是视频…… 如果我问：数据有没有价值？如果有，有什么价值；如果没有，为什么？ 你会怎么回答？...首先，数据从格式上来讲，分为格式化数据与非格式化数据。打个比方：如果把数据也作为一种能源来看的话。非格式化数据就像是原油一样，而格式化数据，就是汽油、柴油！...你说原油有没有价值，当然有！但是对于广大的私家车车主来说，原油有什么用?能让小汽车跑起来吗？我们需要的是汽油！ 炼数成金 如上所言，从数据到最终的应用，中间需要进行大量的处理（精炼石油）。...我们做的系统，就像私家车，系统需要的是标准的数据，不是什么数据都能处理。而原始数据，就像原油。把原始数据，变成可用的数据，你选择哪种方式？给私家车加上炼油装备？还是直接买成品油？...反应到技术层面，我认为：与其给系统增加接入多源数据的能力（炼油装备），不如将数据处理的能力拆分出来，形成专门的数据团队。让开发做开发，让分析做分析，让数据做数据！ 没有油，你小车再高级，跑两圈看看！
如果按照4月24日0点的WTI原油价格，一桶17.60美元（125人民币）。也就是说，如果在原油宝跌到底的那天晚上，倒贴钱买一桶原油，过两天再卖掉，就能赚391块。...当时，原油期货市场的情况跟前几天跌倒负数的时候差不多。 原油期货这种东西，一个月一期，相当于每个月有一批货要出厂，然后人们提前买未来某一个月出厂的原油。...显然，炼油厂不可能直接收一小瓶原油，一张照片也说明不了原油的质量，还得找更专业的人来。 然后“中间商”又找来了专业的石油顾问。 顾问要求Tracy提供完整的检验员分析报告和原产地证明。...顾问在回复的电子邮件里说：这瓶原油是来自库尔德地区，在美国是严格禁运的，买这个原油就是支持恐怖组织ISIS。 这就尴尬了，前面那个卖给她原油的石油检查公司，实在坑人啊！...至此，原油终于顺利脱手。 到底赚了多少钱，Tracy已经不再关心了，和一桶原油2.25美元的回报相比，一瓶原油赚的钱应该是微不足道的。
例如，对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外，新数据的获得直接导致参数的更新。因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...- PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。 - CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 - VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率（即股票市场波动率）。 这些数据的频率为每月一次。...所以，这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用减少了，被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而，从图5可以看出，没有一个模型的后验概率超过0.5。其次，2007年之后和2013年之后，没有一个模型似乎更有优势。
例如，对时间t的DMA预测只基于截至时间t-1的数据。此外，新数据的获得直接导致参数的更新。因此，在DMA中，回归系数和赋予模型的权重都随时间变化。 贝叶斯方法不是现代计量经济学的主流。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。 CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率（即股票市场波动率）。 这些数据的频率为每月一次。...所以，这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用减少了，被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而，从图5可以看出，没有一个模型的后验概率超过0.5。其次，2007年之后和2013年之后，没有一个模型似乎更有优势。
一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。 CONS代表经合组织的原油产品总消费量。 VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率（即股票市场波动率）。 这些数据的频率为每月一次。...所以，这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用减少了，被汇率所取代。...这可以通过分析DMS和中位概率模型来检查。然而，从图5可以看出，没有一个模型的后验概率超过0.5。其次，2007年之后和2013年之后，没有一个模型似乎更有优势。...[CrossRef] ---- 本文摘选 《 R语言经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)预测原油时间序列价格 》 ，点击“阅读原文”获取全文完整代码、数据资料。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
期货原油外汇通-期货原油外汇行情资讯 后续简称“期货“App。...三、数据分析(8月03日00:35) 1丶数据趋势及假设分析： 1.1丶假设：刷畅销榜导致提升； 数据分析： 观察榜单发现，App在付费榜处于较好位置，开始检查畅销榜是否正常；(已下载体验测试为苹果官方支付...1.5，假设：积分墙+评论导致提升； 数据分析：文章上面有详细分析，这里就不多做解释了 结论：可能较小，因为可安排的积分墙量不多。...1.2，假设：多地区本地化导致提升： 分析解释： 而至于包的关键词覆盖情况，可能与苹果本身扩词情况有关，已知目前最高可做覆盖是27000左右最高(除去目前“期货原油外汇通-期货原油外汇行情资讯”和“黄金期货宝...-期货原油行情分析助手”等不计)，那么是否有可能通过叠加，例如多个20000+覆盖的100字符分别使用在不同区域等；另外，有一种可能则为此类包已经打开了所有本地化语言，或者说所有可写本地化地区均有涉及；
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
一个例子：原油市场我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...PROD代表原油产品供应量，单位为千桶。CONS代表经合组织的原油产品总消费量。VXO代表标准普尔100指数的隐含波动率（即股票市场波动率）。这些数据的频率为每月一次。...所以，这个分析现在证实了这三个因素在2007年和2013年之间对原油价格起到了重要的预测作用。自2013年以来，股票市场的作用减少了，被汇率所取代。...点击标题查阅往期内容时变马尔可夫区制转换MRS自回归模型分析经济时间序列R语言多维数据层次聚类散点图矩阵、配对图、平行坐标图、树状图可视化城市宏观经济指标数据【数据分享】工人收入工资及其社会经济影响因素数据...DLNMs）分析时间序列数据R语言广义相加模型 (GAMs)分析预测CO2时间序列数据Python | ARIMA时间序列模型预测航空公司的乘客数量R语言ARIMA，SARIMA预测道路交通流量时间序列分析
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
早在 2020 年大庆油田就提出推进数字油田—智能油田—智慧油田的“三步走”战略，把数据作为关键生产要素，构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系，通过数字化与勘探开发业务的深度融合，拉动技术变革、生产变革...结合地震资料的实时采集以及与历史地震数据 、勘探开发数据的综合分析比较，实现油气储量的精准计算 、富集高产区的精确预测和地质风险的准确识别。...抽油机2.gif 综合运用各类传感技术、有线/无线通信技术以及数据分析技术，以智能控制为手段，围绕杆泵抽油系统的各个环节，如抽油机、抽油杆、抽油泵，对抽油工况及各种运行参数进行收集、处理和挖掘，优化参数配置...副产品产量排行 可分析稳定气体凝析液（SGC）等副产品的产出量，科学进行资源分配。...利用信息融合、云计算、模糊识别等技术，实现区域协同、数据共享，并通过对海量信息和数据的分析、处理，实现客观、本质、全面的认知和判断，从而实现对油田和气田的可视化、可量测的智能化管理与控制。
论文通过对已经发生的安全事故案例的分析，阐述了区块链技术 应用层的8个安全漏洞，介绍了可以检测这些安全漏洞的工具和应用，并对这些工具的有效性进行了 评估。...论文PDF下载：A Survey of Security Vulnerabilities in Ethereum Smart Contracts 2、SmartOil - 基于区块链的原油供应链管理 考虑到原油的开采...、处理、分发、环境污染及可追溯性，传统的原油供应链受制于各种因素，智能 提供一种单向的产品流，几乎没有任何安全保障、跟踪能力、质保和仿伪能力。...论文同时详细分析了智能合约的实现，阐述了该系统实施所存在的挑战，并在 现实中对框架进行了验证。...作者在论文中 展示了数据分析的结果：IPFS网络大小、活动层级与结构、内容流行度分布等。作者还进一步 展示了该方法可以用于攻击用户的隐私，并详细分析了隐私威胁的背后机制、原因以及可能的 对抗措施。
把数据作为关键生产要素，构建数据采集、传输、分析、决策的全流程体系，通过数字化与勘探开发业务的深度融合，拉动技术变革、生产变革、管理变革，驱动油田高质量发展。...将勘探数据接入图扑的可视化大屏，管理者就能实时掌握油田的勘探进程和油藏开发的重要数据。...采油方式 采油的基本任务就是在经济条件的允许下，最大限度地把原油从地层中采到地面上来。油井是把地层和地面联结起来的通道。原油就是通过油井流到地面上来的。...通过 HT 可视化监控三相分离器的各项数据，将油田生产的自动化与信息化相结合，将物联网、云计算技术应用到油气生产流程中，已经成为国内数字油田建设的主流方向。...原油从勘探-开采-集输的过程，涉及多项设备的运行，而集成数据共享使生产决策更智慧。不同井站的管理人员可以根据辖区现实情况，“因井制宜”为油气井设置专属“闹钟”。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
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